基于方差稳定化和PPB加权最大似然估计的中子图像复原方法研究 被引量：3

1

作者 刘娜 乔双 孙佳宁 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期75-78,共4页

由于微观量子特性和随机性以及中子束注量率在时间和空间分布上都存在着一定的统计涨落,致使中子图像存在比较强的噪声.由于这种噪声的统计分布符合泊松-高斯混合模型,因此,提出了一种新的中子图像去噪方法.该方法结合了PPB加权最大似... 由于微观量子特性和随机性以及中子束注量率在时间和空间分布上都存在着一定的统计涨落,致使中子图像存在比较强的噪声.由于这种噪声的统计分布符合泊松-高斯混合模型,因此,提出了一种新的中子图像去噪方法.该方法结合了PPB加权最大似然估计算法与非线性方差稳定化变换,实现了中子图像的去噪复原,能够有效地抑制传统算法中的伪影现象并保证结果不失真.实验结果表明,该方法能够提供稳健的复原结果. 展开更多

关键词 中子成像 泊松-高斯混合噪声 ppb加权最大似然估计 方差稳定化变换

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基于时间加权最大似然估计的室内气体源定位方法

2

作者 陈泽众 姚逸卿 +1 位作者 阳媛 鲍琳欣 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期92-102,共11页

利用移动传感器寻找空气中化学气体的源头可应用于安保搜索、灾区救援和建筑环境领域。探讨了在室内环境中利用移动机器人进行气体源定位的问题,提出了一种基于时间加权的最大似然估计算法TWMLE。该算法基于采样时间加权的机制,通过利... 利用移动传感器寻找空气中化学气体的源头可应用于安保搜索、灾区救援和建筑环境领域。探讨了在室内环境中利用移动机器人进行气体源定位的问题,提出了一种基于时间加权的最大似然估计算法TWMLE。该算法基于采样时间加权的机制,通过利用包含气体浓度、风速风向以及自身相对定位的观测样本迭代地估计并趋近局部羽流源位置,有效地应对动态湍流环境中时变的气体和气流分布。同时,基于局部感知窗口方法约束估计位置的可行解空间来保证估计结果可行性,实现在未知环境中对局部羽流的短期估计,有效提升估计稳定性。此外,基于气体检测情况对多次估计结果进行加权平均,有效提升在气体命中时的逆风搜索能力和气味未命中时快速再发现羽流的能力。实验分别在4种具备不同气流条件和障碍物分布的模拟环境以及真实环境中进行,所提出的TWMLE算法在成功率和搜索表现上优于infotaxis算法和surge-cast算法。在实际实验中,TWMLE算法的成功率达到90.0%,高于infotaxis算法的80.0%以及surge-cast算法的60.0%。结果表明,所提出的TWMLE算法在复杂室内环境中能够有效定位气体源。 展开更多

关键词 气体源定位 时间加权最大似然估计 室内湍流环境 机器人嗅觉

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多站测向交叉定位的加权最大似然估计算法及其精度分析 被引量：6

3

作者 宗军君 崔逊学 《电光与控制》 北大核心 2015年第11期11-13,47,共4页

为解决测向交叉定位中测向误差的标准方差受目标区域非均匀环境的影响,提出加权最大似然估计(WMLE)算法。该算法将目标距离引入到MLE算法当中,通过构造加权向量来弥补测向误差的标准方差随目标距离增加而增大的影响。理论分析表明,改进... 为解决测向交叉定位中测向误差的标准方差受目标区域非均匀环境的影响,提出加权最大似然估计(WMLE)算法。该算法将目标距离引入到MLE算法当中,通过构造加权向量来弥补测向误差的标准方差随目标距离增加而增大的影响。理论分析表明,改进后的WMLE算法可进一步提高多站测向交叉定位系统的定位精度。 展开更多

关键词 无源定位 测向 交叉定位 加权最大似然估计 误差分析

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四参数Logistic模型潜在特质参数的Warm加权极大似然估计 被引量：3

4

作者 孟祥斌 陶剑 陈莎莉 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第8期1047-1056,共10页

本文以四参数Logistic(4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证。研究结果表明,与通常的极大似... 本文以四参数Logistic(4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证。研究结果表明,与通常的极大似然估计和后验期望估计相比,加权极大似然估计的偏差(bias)明显减小,并且具有良好的返真性能。此外,在测试的长度较短和项目的区分度较小的情况下,加权极大似然估计依然保持了良好的统计性质,表现出更加显著的优势。 展开更多

关键词 项目反应理论 四参数Logistic模型 加权极大似然估计

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协变量缺失下加速失效时间模型基于经验似然的加权估计 被引量：1

5

作者 袁晓惠 陈晶 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期32-37,共6页

在部分协变量数据缺失的加速失效时间模型中,提出了参数的逆概率加权(IPW)估计和基于经验似然的加权(ELW)估计,证明了这两种估计的大样本性质.结果表明,ELW估计计算简单,且对回归参数的估计效率高于IPW估计.

关键词 加速失效时间模型 经验似然推断 协变量缺失 秩 加权估计

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基于极大似然估计的新息自适应滤波算法 被引量：13

6

作者 张玉龙 王茁 杨巍 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第1期141-144,共4页

针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法。算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息... 针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法。算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息协方差序列的利用权重;根据新息自适应原理,利用新息协方差估计值直接计算滤波增益矩阵,加快滤波器收敛速度的同时提高了滤波算法的估计精度。算法应用于捷联惯性导航系统/全球定位系统(SINS/GPS)组合导航系统,仿真实验表明:在噪声统计信息未知或时变情况下,算法具有更强的鲁棒性以及更高的滤波精度。 展开更多

关键词 极大似然估计 新息协方差估值器 限定记忆指数加权 自适应卡尔曼滤波

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半参数跳-扩散模型的近似极大似然估计——基于转移密度的闭式展开方法 被引量：1

7

作者 王继霞 张亚萌 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期23-28,共6页

首先,引入半参数跳-扩散模型,用闭式展开的方法得到转移概率密度的近似表达式,证明了转移密度的展开式收敛到真实的转移密度.然后,利用近似极大似然估计的方法对模型中的参数进行估计.针对时变参数和非时变参数,分两步进行估计:第1步,... 首先,引入半参数跳-扩散模型,用闭式展开的方法得到转移概率密度的近似表达式,证明了转移密度的展开式收敛到真实的转移密度.然后,利用近似极大似然估计的方法对模型中的参数进行估计.针对时变参数和非时变参数,分两步进行估计:第1步,采用局部常数拟合对时变波动率参数进行近似,利用核函数加权的方法得到了时变参数的局部近似极大似然估计量;第2步,用传统的极大似然估计方法,得到了非时变参数的近似极大似然估计.最后,证明了所得估计量的渐近性质. 展开更多

关键词 跳-扩散模型 转移密度 近似极大似然估计 核函数加权 局部常数拟合

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冲击电压试验数据的极大似然估计法处理 被引量：3

8

作者 杨丞棠 黄镜明 《高压电器》 CAS 1983年第2期9-15,共7页

本文分析和论证了最小二采法和加权平均法应用在多级法冲击电压试验数据处理中所存在的缺陷和不足;指出用这两种方法得到的百分之五十放电电压和标准偏差所代表的正态分布,并不是适合于试验数据的最佳分布;依据极大似然估计法的统计学原... 本文分析和论证了最小二采法和加权平均法应用在多级法冲击电压试验数据处理中所存在的缺陷和不足;指出用这两种方法得到的百分之五十放电电压和标准偏差所代表的正态分布,并不是适合于试验数据的最佳分布;依据极大似然估计法的统计学原理,给出了两种求解最佳似合正态分布数字特征的方法。计算结果和试验结果的比较以及数据的置信区间检验,都证明了极大似然估计法用于冲击电压试验数据处理,具有较多的优点。 展开更多

关键词 置信区间 最小二乘法 电压试验 置信距 最小二乘算法 计算方法 极大似然估计法 加权平均法

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协变量缺失下变系数模型基于经验似然的加权分位数回归 被引量：2

9

作者 袁晓惠 鞠婷婷 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期281-288,共8页

在部分协变量随机缺失的变系数分位数回归模型中,提出回归参数的逆概率加权估计和基于经验似然的加权估计,并讨论了这两种估计的大样本性质.从渐近方差可见,基于经验似然的加权估计效率高于逆概率加权估计.

关键词 经验似然 逆概率加权估计 协变量缺失 分位数回归 变系数

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利用类概率估计的加权平均树增强朴素贝叶斯网络结构 被引量：1

10

作者 丁一 周海磊 林国龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第5期1335-1337,1358,共4页

树增强朴素贝叶斯模型通过放松条件属性独立来改进贝叶斯模型,结构学习效率较高且简单。然而在一些实际实验测试中,树增强朴素贝叶斯分类模型的分类精确性和失误率的效果却不好。因此,设计了加权平均的树增强朴素贝叶斯分类算法来改进... 树增强朴素贝叶斯模型通过放松条件属性独立来改进贝叶斯模型,结构学习效率较高且简单。然而在一些实际实验测试中,树增强朴素贝叶斯分类模型的分类精确性和失误率的效果却不好。因此,设计了加权平均的树增强朴素贝叶斯分类算法来改进分类的效果,并且利用对数条件似然函数来测试分类估计的效果,给出加权平均的树增强朴素贝叶斯分类模型在训练阶段和测试阶段的算法,最后利用Weka平台公布的大量的UCI数据集通过十字交叉验证法来进行实验,结果表明加权平均树增强朴素贝叶斯分类模型明显优于最优朴素贝叶斯分类模型和树增强的朴素贝叶斯分类模型。 展开更多

关键词 加权平均树增强朴素贝叶斯 分类概率估计 对数条件似然 网络结构

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纵向数据下基于广义经验似然的有效自适应双稳健回归

11

作者 向亚云 樊亚莉 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第5期723-744,共22页

本文对纵向数据下的线性回归模型提出了一种同时估计协方差矩阵以及均值的有效自适应双稳健回归方法.该方法以广义经验似然为基础并结合加权最小二乘思想,首先用Cholesky分解将纵向数据的线性模型重参数化,再用广义经验似然估计方法,同... 本文对纵向数据下的线性回归模型提出了一种同时估计协方差矩阵以及均值的有效自适应双稳健回归方法.该方法以广义经验似然为基础并结合加权最小二乘思想,首先用Cholesky分解将纵向数据的线性模型重参数化,再用广义经验似然估计方法,同时实现对协方差矩阵以及均值的有效稳健估计.有效性通过所提方法与广义经验似然方法的紧密联系获得,而加权最小二乘以及对杠杆点的降权使得该估计具有双重稳健性.本文在计算过程中还引入了一个调节参数,该参数的选定是依据稳健广义交叉验证统计量,这使得本文的双稳健估计对数据具有自适应性.理论结果展示了本文估计参数的渐近正态性.有限样本研究的结果显示,与一些现有的经典稳健估计方法相比,所提的方法在保持较高有效性的同时还具备相当好的稳健性.本文还做了一个真实数据分析来做进一步的比较. 展开更多

关键词 纵向数据 有效估计 双重稳健性 CHOLESKY分解 广义经验似然 加权最小二乘

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基于最优估计的数据融合理论 被引量：22

12

作者 王炯琦 周海银 吴翊 《应用数学》 CSCD 北大核心 2007年第2期392-399,共8页

本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价... 本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的;介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法,给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式;最后以两传感器数据融合为例,证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高,同时它们均优于任一单传感器局部估计精度. 展开更多

关键词 最优估计 数据融合 加权平均 BAYES估计 极大似然法

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多传感器分组加权融合算法研究 被引量：14

13

作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 赵文豪 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期242-245,共4页

将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器... 将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器和环境干扰未知情况下 。 展开更多

关键词 极大似然原理 加权融合算法 方差估计 多传感器 权系数 数据融合 状态估计

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基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法 被引量：11

14

作者 马婧华 汤宝平 宋涛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期29-34,共6页

针对实际工程领域振动信号噪声干扰大、具有强烈非线性等问题,提出了基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法。利用相空间重构将一维含噪时间序列重构到高维相空间;基于极大似然估计法(maximum likelihood estimate,MLE)... 针对实际工程领域振动信号噪声干扰大、具有强烈非线性等问题,提出了基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法。利用相空间重构将一维含噪时间序列重构到高维相空间;基于极大似然估计法(maximum likelihood estimate,MLE)估计相空间中每个样本点的本征维数并使用自适应加权平均法计算全局本征维数;采用局部切空间排列(Local tangent space Alignment,LTSA)流形学习方法将含噪信号从高维相空间投影到有用信号的本征维空间中,剔除分布在高维空间中的噪声后,重构回一维时间序列。通过Lorenz仿真实验和风电机组振动信号降噪实例,证实了该方法具有良好的非线性降噪性能。 展开更多

关键词 非线性降噪 流形学习 本征维数估计 极大似然估计 自适应加权

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Gumbel分布参数估计及在水位资料分析中应用 被引量：32

15

作者 罗纯 王筑娟 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2005年第2期169-175,共7页

本文利用Gumbel分布拟合某条河流三个观测站的历年最高水位资料.我们用分位数法、极大似然法、概率加权矩法对Gumbel分布中的参数进行估计,不仅从理论上而且利用蒙特卡洛方法讨论了三种估计方法的统计性质,并给出了三个观测站处的T年一... 本文利用Gumbel分布拟合某条河流三个观测站的历年最高水位资料.我们用分位数法、极大似然法、概率加权矩法对Gumbel分布中的参数进行估计,不仅从理论上而且利用蒙特卡洛方法讨论了三种估计方法的统计性质,并给出了三个观测站处的T年一遇的最高水位数据.我们认为极大似然法给出的估计量在各个方面都有好的且稳定的表现. 展开更多

关键词 Gumbel分布 参数估计 分位数估计 极大似然估计 概率加权矩估计 蒙特卡洛方法

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新型加权粗糙朴素贝叶斯算法及其应用研究 被引量：7

16

作者 王辉 黄自威 刘淑芬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3668-3672,3692,共6页

待分类数据集中通常存在大量的冗余属性,会严重影响分类效率。为了达到在降低计算复杂度的同时提高分类准确率的目的。首先在朴素贝叶斯模型中引入粗糙集技术对数据集进行属性约简,获取最优属性子集;然后在此基础上以最大化数据集的对... 待分类数据集中通常存在大量的冗余属性,会严重影响分类效率。为了达到在降低计算复杂度的同时提高分类准确率的目的。首先在朴素贝叶斯模型中引入粗糙集技术对数据集进行属性约简,获取最优属性子集;然后在此基础上以最大化数据集的对数条件似然估计为标准对条件属性设定(近似)最优权值,进而提出一种新型加权粗糙朴素贝叶斯模型。通过在垃圾邮件过滤领域对该模型进行实际验证表明,贝叶斯模型的分类效率有明显提高,而且分类性能更加稳定,证明该方法不仅可以有效去除冗余属性,而且为条件属性赋予的权值较之传统加权方法更加合理。 展开更多

关键词 加权朴素贝叶斯 决策表 属性约简 对数条件似然估计 垃圾邮件过滤

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α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计 被引量：5

17

作者 金艳 彭营 姬红兵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期985-991,共7页

针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping,FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而... 针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping,FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum-likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC-RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。 展开更多

关键词 跳频信号 交叉项 径向高斯核时频分析方法 参数估计 Α稳定分布噪声 加权最大似然广义柯西滤波

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新变步长自适应算法及其时延估计性能 被引量：3

18

作者 叶挺 朱赛男 《电讯技术》 北大核心 2014年第6期775-779,共5页

针对已有的变步长自适应算法收敛速度和稳态误差矛盾的问题,提出了一种新的变步长最小均方自适应滤波算法。新的算法在类S函数的基础上,引入调节因子P对步长函数的形状进行实时调整,并以误差的自相关时间均值估计调节步长,使得算法在初... 针对已有的变步长自适应算法收敛速度和稳态误差矛盾的问题,提出了一种新的变步长最小均方自适应滤波算法。新的算法在类S函数的基础上,引入调节因子P对步长函数的形状进行实时调整,并以误差的自相关时间均值估计调节步长,使得算法在初始时具有较快的收敛速度,稳态时有更平滑的步长变化。在新算法中引用最大似然加权算法进一步抑制自适应滤波器权系数伪峰。将新算法和最大似然加权应用在自适应时延估计的实验中,结果表明:在已有参数固定的条件下,新提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。同时,时延估计实验中能有效地实现信噪比-3 dB以上的准确时延估计。 展开更多

关键词 自适应滤波 变步长 调节因子 最大似然加权 时延估计

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变系数Logistic模型估计及其应用 被引量：2

19

作者 花俊洲 吴冲锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1428-1432,共5页

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Lo... 以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用. 展开更多

关键词 变系数Logistic模型 线性Logistic模型 局部加权最大似然估计 判别分析

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NEAR(p)模型的参数估计 被引量：1

20

作者 朱复康 王德辉 曹伟 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期851-856,共6页

分别用条件最小二乘、加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数.并讨论了这些估计量的渐近性质.通过数值模拟发现,当参数真值较小时,最大拟似然方法的估计效果较好;当参数真值较大时,加权条件最小二乘方法的估... 分别用条件最小二乘、加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数.并讨论了这些估计量的渐近性质.通过数值模拟发现,当参数真值较小时,最大拟似然方法的估计效果较好;当参数真值较大时,加权条件最小二乘方法的估计效果较好. 展开更多

关键词 NEAR(p)模型 条件最小二乘估计 加权条件最小二乘估计 最大拟似然估计

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